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浅谈 Mysql 读写分离的坑以及应对的方案 | 京东云技术团队

  • 2023-09-04
    北京
  • 本文字数:4575 字

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浅谈Mysql读写分离的坑以及应对的方案 | 京东云技术团队

一、主从架构

为什么我们要进行读写分离?个人觉得还是业务发展到一定的规模,驱动技术架构的改革,读写分离可以减轻单台服务器的压力,将读请求和写请求分流到不同的服务器,分摊单台服务的负载,提高可用性,提高读请求的性能。



上面这个图是一个基础的 Mysql 的主从架构,1 主 1 备 3 从。这种架构是客户端主动做的负载均衡,数据库的连接信息一般是放到客户端的连接层,也就是说由客户端来选择数据库进行读写



上图是一个带 proxy 的主从架构,客户端只和 proxy 进行连接,由 proxy 根据请求类型和上下文决定请求的分发路由。


两种架构方案各有什么特点:


1.客户端直连架构,由于少了一层 proxy 转发,所以查询性能会比较好点儿,架构简单,遇到问题好排查。但是这种架构,由于要了解后端部署细节,出现主备切换,库迁移的时候客户端都会感知到,并且需要调整库连接信息


2.带 proxy 的架构,对客户端比较友好,客户端不需要了解后端部署细节,连接维护,后端信息维护都由 proxy 来完成。这样的架构对后端运维团队要求比较高,而且 proxy 本身也要求高可用,所以整体架构相对来说比较复杂


但是不论使用哪种架构,由于主从之间存在延迟,当一个事务更新完成后马上发起读请求,如果选择读从库的话,很有可能读到这个事务更新之前的状态,我们把这种读请求叫做过期读。出现主从延迟的情况有多种,有兴趣的同学可以自己了解一下,虽然出现主从延迟我们同样也有应对策略,但是不能 100%避免,这些不是我们本次讨论的范围,我们主要讨论一下如果出现主从延迟,刚好我们的读走的都是从库,我们应该怎么应对?


首先我把应对的策略总结一下:


  • 强制走主库

  • sleep 方案

  • 判断主从无延迟

  • 等主库位点

  • 等 GTID 方案


接下来基于上述的几种方案,我们逐个讨论一下怎么实现和有什么问题。

二、主从同步

在开始介绍主从延迟解决方案前先简单的回顾一下主从的同步



上图表示了一个 update 语句从节点 A 同步到节点 B 的完整过程


备库 B 和主库 A 维护了一个长连接,主库 A 内部有一个线程,专门用来服务备库 B 的连接。一个事务日志同步的完整流程是:


1.在备库 B 上通过 change master 命令,设置主库 A 的 IP、端口、用户名、密码,以及要从哪个位置开始请求 binlog,这个位置包含文件名和日志偏移量。


2.在备库 B 上执行 start slave 命令,这时候备库会启动两个线程,就是图中的 io_thread 和 sql_thread。


3.其中 io_thread 负责与主库建立连接。


4.主库 A 校验完用户名、密码后,开始按照备库 B 传过来的位置,从本地读取 binlog,发给 B。备库 B 拿到 binlog 后,写到本地文件,称为中转日志(relay log)。


5.sql_thread 读取中转日志,解析出日志里的命令,并执行。


上图中红色箭头,如果用颜色深浅表示并发度的话,颜色越深并发度越高,所以主从延迟时间的长短取决于备库同步线程执行中转日志(图中的 relay log)的快慢。总结一下可能出现主从延迟的原因:


1.主库并发高,TPS 大,备库压力大执行日志慢


2.大事务,一个事务在主库执行 5s,那么同样的到备库也得执行 5s,比如一次性删除大量的数据,大表 DDL 等都是大事务


3.从库的并行复制能力,Msyql5.6 之前的版本是不支持并行复制的也就是上图的模型。并行复制也比较复杂,就不在这儿赘述了,大家可以自行复习了解一下。

三、主从延迟解决方案

1.强制走主库

这种方案就是要对我们的请求进行分类,通常可以将请求分成两类:


1.对于必须要拿到最新结果的请求,可以强制走主库


2.对于可以读到旧数据的请求,可以分配到从库


这种方案是最简单的方案,但是这种方案有一个缺点就是,对于所有的请求都不能是过期读的请求,那么所有的压力就又来到了主库,就得放弃读写分离,放弃扩展性

2.sleep 方案

sleep 方案就是每次查询从库之前都先执行一下:select sleep(1),类似这样的命令,这种方式有两个问题:


1.如果主从延迟大于 1s,那么依然读到的是过期状态


2.如果这个请求可能 0.5s 就能在从库拿到结果,仍然要等 1s


这种方案看起来十分的不靠谱,不专业,但是这种方案确实也有使用的场景。


之前在做项目的时候,有这样么一种场景,就是我们先写主库,写完后,发送一个 MQ 消息,然后消费方接到消息后,调用我们的查询接口查数据,当然我们也是读写分离的模式,就出现了查不到数据的情况,这个时候建议消费方对消息进行一个延迟消费,比如延迟 30ms,然后问题就解决了,这种方式类似 sleep 方案,只不过把 sleep 放到了调用方

3.判断主从无延迟方案

  1. 命令判断


show slave status,这个命令是在从库上执行的,执行的结果里面有个 seconds_behind_master 字段,这个字段表示主从延迟多少 s,注意单位是秒。所以这种方案就是通过判断当前这个值是否为 0,如果为 0 则直接查询获取结果,如果不为 0,则一直等待,直到主从延迟变为 0


因为这个值是秒级的,但是我们的一些场景下是毫秒级的请求,所以通过这个方式判断,不是特别精确


  1. 对比位点判断主从无延迟



上图是执行一次 show slave status 部分结果


  • Master_Log_File 和 Read_Master_Log_Pos 表示读到的主库的最新的位点

  • Relay_Master_Log_File 和 Exec_Master_Log_Pos 表示备库执行的最新的位点


如果 Master_Log_File 和 Relay_Master_Log_File,Read_Master_Log_Pos 和 Exec_Master_Log_Pos 这两组值完全一致,表示主从之间是没有延迟的


3)对比 GTID 判断主从无延迟


  • Auto_Position:1 表示这对主从之间启用了 GTID 协议

  • Retrieved_Gtid_Set:表示从库接收到的所有的 GTID 的集合

  • Executed_Gtid_Set:表示从库执行完成的所有的 GTID 集合


通过比较 Retrieved_Gtid_Set 和 Executed_Gtid_Set 集合是否一致,来确定主从是否存在延迟。


可见对比位点和对比 GTID 集合,比 sleep 要准确一点儿,在查询之前都可以先判断一下是否接收到的日志都执行完成了,虽然准确度提升了,但是还达不到精确,为啥这么说呢?


先回顾一下 binlog 在一个事物下的状态


1.主库执行完成,写入 binlog,反馈给客户端


2.binlog 被从主库发送到备库,备库接收到日志


3.备库执行 binlog


我们上面判断主备无延迟方案,都是判断备库收到的日志都执行过了,但是从 binlog 在主备之间的状态分析,可以看出,还有一部分日志处于客户端已经收到提交确认,但是备库还没有收到日志的状态



这个时候主库执行了 3 个事物,trx1,trx2,trx3,其中


  • trx1,trx2 已经传到从库,并且从库已经执行完成

  • trx3 主库已经执行完成,并且已经给客户端回复,但是还没有传给从库


这个时候如果在从库 B 执行查询,按照上面我们判断位点的方式,这个时候主从是没有延迟的,但是还查不到 trx3,严格说就是出现了"过期读"。那么这个问题有什么方法可以解决么?


要解决这个问题,可以引入半同步复制,也就是 semi-sync repliacation(参考:https://dev.mysql.com/doc/refman/8.0/en/replication-semisync.html)


可以通过


show variables like '%rpl_semi_sync_master_enabled%'show variables like '%rpl_semi_sync_slave_enabled%'
复制代码


这两个命令来查看主从是否都开启了半同步复制。


semi-sync 做了这样的设计:


1.事物提交的时候,主库把 binlog 发给从库


2.从库接收到主库发过来的 binlog,给主库一个 ack 确认,表示收到了


3.主库收到这个 ack 确认后,才给客户端返回一个事物完成的确认


也就是启用了 semi-sync,表示所有返回给客户端已经确认完成的事物,从库都收到了 binlog 日志,这样通过 semi-sync 配合判断位点的方式,就可以确定在从库上的查询,避免了过期读的出现。


但是 semi-sync 配合判断位点的方式,只适用一主一备的情况,在一主多从的情况下,主库只要收到一个从库的 ack 确认,就给客户端返回事物执行完成的确认,这个时候在从库上执行查询就有两种情况


  • 如果查询刚好是在给主库响应 ack 确认的从库上,那么可以查询到正确的数据

  • 但是如果请求落到其他的从库上,他们可能还没收到日志,所以依然可能存在过期读


其实通过判断同步位点或者 GTID 集合的方案,还存在一个潜在的问题,就是业务高峰期,主库的位点或者 GITD 集合更新的非常快,那么两个位点的判断一直不相等,很可能出现从库一直无法响应查询请求的情况。


上面的两种方案在靠谱程度和精确性上都差了一点儿,接下来介绍两种相对靠谱和精确一点儿的方案

4.等主库位点

要理解等主库位点,先介绍一条命令


select master_pos_wait(file, pos[, timeout]);
复制代码


这条命令执行的逻辑是:


1.首先是在从库执行的


2.参数 file 和 pos 是主库的 binlog 文件名和执行到的位置


3.timeout 参数是非必须,设置为正整数 N,表示这个函数最多等到 N 秒


这个命令执行结果 M 可能存在的情况:


  • M>0 表示从命令执行开始,到应用完 file 和 pos 表示的 binlog 位置,一共执行了 M 个事务

  • 如果执行期间,备库的同步线程发生异常,则返回 null

  • 如果等待超过 N 秒,返回-1

  • 如果刚开始执行的时候,发现已经执行了过了这个 pos,则返回 0


当一个事务执行完成后,我们要马上发起一个查询请求,可以通过下面的步骤实现:


1.当一个事务执行完成后,马上执行 show master status,获取主库的 File 和 Position



2.选择一个从库执行查询


3.在从库上执行 select master_pos_wait(File,Poistion,1)


4.如果返回的值>=0,则在这个从库上执行


5.否则回主库查询


这里我们假设,这条查询请求在从库上最多等待 1s,那么如果 1s 内 master_pos_wait 返回一个大于等于 0 的数,那么就能保证在这个从库上能查到刚执行完的事务的最新的数据。


上述的步骤 5 是这类方案的兜底方案,因为从库的延迟时间不可控,不能无限等待,所以如果超时,就应该放弃,到主库查询。


可能有同学会觉的,如果所有的延迟都超过 1s,那么所有的压力都到了主库,确实是这样的,但是按照我们设定的不允许出现过期读,那么就只有两种选择,要么超时放弃,要么转到主库,具体选择哪种,需要我们根据业务进行具体的分析。

5.等 GTID 方案

如果数据库开启的 GTID 模式,那么相应的也有等 GTID 的方案


 select wait_for_executed_gtid_set(gtid_set, 1);
复制代码


这条命令的逻辑是:


1.等待,直到这个库执行的事务中包含传入的 giid_set 集合,返回 0


2.超时返回 1


在前面等待主库位点的方案中,执行完事务后,需要到主库执行 show master status。从 mysql5.7.6 开始,允许事务执行完成后,把这个事务执行的 GTID 返回给客户端,这样等待 GTIID 的方案就减少了一次查询。


这时等 GTID 方案的流程就变成这样:


1.事务执行完成后,从返回包解析获取这个事务的 GTID,记为 gtid1


2.选定一个从库执行查询


3.在从库上执行 select wait_for_executed_gtid_set(gtid1,1)


4.如果返回 0,则在这个从库上执行查询


5.否则回到主库查询


和等待主库位点方案一样,最后的兜底方案都是转到主库查询了,需要综合业务考虑确定方案


上面的事物执行完成后,从返回的包中解析 GTID,mysql 其实没有提供对应的命令,可以参考 Mysql 提供的 api(https://dev.mysql.com/doc/c-api/8.0/en/mysql-session-track-get-first.html),在我们的客户端可以调用这个函数获取 GTID

四、总结

以上简单介绍了读写分离架构,和出现主从延迟后,如果我们用的读写分离的架构,那么我们应该怎么处理这种情况,相信在日常我们的主从还是或多或少的存在延迟。上面介绍的几种方案,有些方案看上去十分不靠谱,有些方案做了一些妥协,但是都有实际的应用场景,需要我们根据自身的业务情况,合理选择对应的方案。


但话说回来,导致过期读的本质还是一写多读导致的,在实际的应用中,可能有别的不用等待就可以水平扩展的数据库方案,但这往往都是通过牺牲写性能获得的,也就是需要我们在读性能和写性能之间做个权衡。


文中有不太严谨或者错误的地方还望大家多多指正。


作者:京东零售 尚有智

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